ロボティクスに入る前に、数学をしっかり強化しましょう。 ロボティクスはモーターで動く応用数学です。数学がなければ、部品を配線したりコードをコピーしたりするだけです。 線形代数 ・ベクトルと座標系 ・行列乗算 ・固有値は、固有ベクトル ・変換と回転(SO(3)、SE(3)) すべての姿勢推定、すべてのセンサー融合ステップ、すべてのニューラルネットワーク層は線形代数です。 微積分 ・デリバティブを変化率として • 積分を蓄積として ・微分方程式 ・勾配と最適化 制御システムは微積分です。軌道生成は微積分です。学習アルゴリズムは微積分です。 確率と統計 ・確率変数と分布 ・ベイズの法則 ・期待値と分散 ・ガウスノイズモデル 本物のセンサーはノイズが多いです。状態推定は確率的です。カルマンフィルター、パーティクルフィルター、SLAM;すべて統計です。 ROS 2やGazeboのようなツールはインターフェースです。 数学こそが本質です。...